Solar Pro 4로 IaC를 아키텍처 그림으로 바꿔봤습니다
안녕하세요. 저는 클라우드 아키텍처 다이어그램을 만드는 서비스를 개인적으로 개발하고 있습니다. 최근에는 Terraform이나 CloudFormation 파일을 읽어 편집 가능한 아키텍처 그림의 초안을 만드는 기능을 실험하면서 Upstage의 Solar Pro 4를 사용해봤습니다.
IaC 파일에는 실제 서비스를 설명하는 리소스와 IAM 정책, 연결 설정 같은 세부 항목이 함께 들어 있습니다. 이것을 전부 그림에 옮기면 정확한 목록은 될 수 있어도 읽기 좋은 아키텍처 다이어그램은 되기 어렵습니다. 이번 실험에서 Solar Pro 4에 맡긴 일은 무엇을 그릴지 고르고, 구성 요소의 역할을 이해해 묶고, 서비스 간 흐름을 설명하는 것이었습니다.
수치보다 먼저 눈에 들어온 결과
Solar Pro 4의 공식 성능표를 보면 Solar Open 2 대비 Terminal-Bench v2.1은 43.2에서 57.0, BrowseComp는 37.3에서 49.2, 장문 이해 평가인 AA-LCR은 62.7에서 71.0으로 올랐습니다. Upstage는 512K 컨텍스트와 최대 128K 출력 토큰, 한국어·영어·일본어 입출력도 안내하고 있습니다. 자세한 수치와 평가 조건은 Upstage의 모델 소개에서 확인할 수 있습니다.
제가 더 반가웠던 것은 실제 결과물이었습니다. CloudFormation 템플릿을 넣었을 때, 단순히 Lambda와 여러 테이블을 나열하는 데서 그치지 않고 관련 데이터를 ‘데이터 저장소’라는 하나의 역할로 묶어 보여주는 결과를 얻었습니다. Function URL을 Lambda의 진입점으로 표현한 것도 마음에 들었습니다. 파일에 적힌 리소스 이름을 복사하는 수준을 넘어, 처음 보는 사람에게 시스템을 어떻게 설명할지 판단한 셈입니다.
특히 reasoning_effort를 높였을 때 이런 차이가 잘 보였습니다. 생각하는 시간을 줄인 실행에서는 함수 주변에 여러 리소스가 펼쳐진 그림이 나왔고, high 실행에서는 구성 요소의 역할이 더 분명한 초안이 나왔습니다. 사람이 이어서 편집할 그림이라면, 이 정도 추가 시간은 충분히 쓸 만하다고 느꼈습니다.
개발 과정에서도 다루기 편했습니다
Solar Pro 4를 기존 작업 흐름에 붙이는 과정도 수월했습니다. OpenAI 호환 API를 제공해 별도의 SDK 없이 호출할 수 있었고, JSON 스키마로 그림의 노드와 연결 관계를 받도록 구성했습니다. 모델이 아키텍처를 해석하면 코드가 결과를 검증하고 좌표를 배치합니다. 덕분에 AI가 잘하는 해석과 요약을 활용하면서, 편집기에서 필요한 형식도 유지할 수 있었습니다.
몇 차례 실행하면서 ㅋ답변 형식도 바꿔봤습니다. JSON 대신 들여쓰기로 포함 관계를 표현하게 하자, Terraform 예제에서 ‘비동기 주문 파이프라인’처럼 관련 구성 요소를 한눈에 이해할 수 있는 묶음이 나왔습니다. 같은 모델이라도 질문과 출력 형식을 조정하면서 결과를 개선할 여지가 있다는 점이 개발자로서는 흥미로웠습니다.
물론 실행마다 상자의 수나 배치가 같지는 않았습니다. 그래서 여러 입력을 반복해서 돌리고, 실제 편집기 화면의 스크린샷을 비교하며 다듬고 있습니다. 제 사용 경험은 공식 벤치마크를 재현한 결과가 아니라 특정 프로젝트에서 초안을 만들어본 경험으로 봐주시면 좋겠습니다.
어디에 써보고 싶은가
이번 작업을 통해 Solar Pro 4는 이미 가진 자료를 읽고 다음 작업의 출발점을 만드는 보조 도구로 특히 매력적이라고 느꼈습니다. IaC에서 아키텍처 그림을 만들듯, 운영 지표에서 살펴볼 지점을 추리거나 여러 문서에서 핵심 내용을 정리하는 작업에도 적용해보고 싶습니다. 결과를 사람이 검토하고 이어서 완성하는 흐름이라면 모델이 만들어준 첫 초안의 가치가 큽니다.
STP 시즌4에서 Solar Pro 4를 접하실 빌더분들도 각자 만들고 있는 서비스에 한번 연결해보시면 좋겠습니다. 저는 “AI가 그림을 완성해준다”보다 빈 캔버스 앞에서 고민하는 시간을 줄여준다는 점에서 가능성을 봤습니다. 앞으로 실험을 더 이어가며, 실제로 편집해서 쓰기 좋은 다이어그램까지 얼마나 가까워질 수 있는지 확인해보겠습니다.